import torch
import numpy as np
#Dataset抽象类 不能被实例化 只能被子类继承
from torch.utils.data import Dataset
#DataLoader用于加载数据 可以打乱 分组等操作
from torch.utils.data import DataLoader


# prepare dataset


class DiabetesDataset(Dataset):
    def __init__(self, filepath):
        # 参数一为文件 参数二为分隔符 参数三为类型一般为float32 只有贵的显卡支持double
        xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32)
        #shape[0]取行数即样本数
        self.len = xy.shape[0]  # shape(多少行，多少列)
        #取所有行 从第一列到最后一列（不包括最后一列）特征
        self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])
        #取所有行 只取最后一列 标签
        self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])

    def __getitem__(self, index):
        #返回两个变量即一个元组
        return self.x_data[index], self.y_data[index]

    def __len__(self):
        return self.len


dataset = DiabetesDataset('diabetes.csv.gz')
#参数一数据集文件位置 参数二minibatch大小 参数三是否打乱 参数四进程数可以并行windows下只能为0
train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0)  # num_workers 多线程


# design model using class


class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear3(x))
        return x


model = Model()
print("数据长度",dataset.len)
# construct loss and optimizer
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# training cycle forward, backward, update
if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(100):
        #enumerate枚举train_loader元组数组 enumerate可以获得迭代次数 0表示迭代从0开始
        for i, data in enumerate(train_loader, 0):  # train_loader 是先shuffle后mini_batch
            #DataLoader会把inputs 和 labels 变为tensor类
            inputs, labels = data
            #正向传播
            y_pred = model(inputs)
            loss = criterion(y_pred, labels)
            print(epoch, i, loss.item())
            #反向传播
            optimizer.zero_grad()
            #计算梯度
            loss.backward()
            #更新参数
            """
            当你在训练循环中调用optimizer.step()时，优化器会使用之前计算的梯度（通过反向传播
            获得)来更新每个参数。这个过程可以看作是在每个参数上执行—次随机梯度下降。
            """
            optimizer.step()